Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМурашов, Д.М.
dc.contributor.authorМурашов, Ф.Д.
dc.date2018
dc.date.accessioned2025-08-22T12:19:03Z-
dc.date.available2025-08-22T12:19:03Z-
dc.date.issued2018
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20180513\69149
dc.identifier.identifierDspace\SGAU\20180516\69149
dc.identifier.citationМурашов Д.М. Метод локализации информативных областей на изображениях картин / Д.М. Мурашов, Ф.Д. Мурашов // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.1032-1041
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13831-
dc.description.abstractРассматривается задача локализации информативных областей на изображениях произведений живописи. Задача локализации информативных областей решается как задача сегментации текстурных изображений. Предлагается метод решения задачи на основе модифицированного суперпиксельного алгоритма сегментации. Вектор описания пикселей изображения расширен текстурными признаками, вычисляемыми по компонентам структурного тензора. Применение суперпиксельного алгоритма с расширенным признаковым описанием изображений позволяет учесть пространственные, цветовые и текстурные свойства сегментируемых областей изображений. Для обеспечения приемлемого качества сегментации используется условие минимума меры избыточности информации. Проведен вычислительный эксперимент на тестовых текстурных изображениях и изображениях картин. Результаты эксперимента показали эффективность предлагаемого метода. A problem for localizing informative regions in digital images of fine art paintings is considered. In this paper, the task of localization of informative areas will be addressed as a problem of segmentation of texture images. A method for solving the problem based on modified super-pixel segmentation algorithm with post-processing procedure is proposed. Vector of image pixel description is expanded by texture features computed using components of structure tensor. Application of superpixel algorithm with extended feature description of images will make it possible to take into account spatial, color, and textural properties of image regions. To obtain an acceptable quality of segmentation, condition of minimum information redundancy measure is used. A computational experiment is carried out on textural test images. The developed technique is used to localize informative areas in the images of paintings. The results of the experiment show the efficiency of the proposed method.
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ, проекты №15-07-09324 и №15-07-07516.
dc.languagerus
dc.publisherНовая техника
dc.titleМетод локализации информативных областей на изображениях картин
dc.title.alternativeMethod for Localizing Informative Regions in Images of Paintings
dc.typeArticle
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-lokalizacii-informativnyh-oblastei-na-izobrazheniyah-kartin-69149
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Metod-lokalizacii-informativnyh-oblastei-na-izobrazheniyah-kartin-69149
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
paper_139.pdfОсновная статья454.99 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.